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发明公开
面向近视发生发展的视网膜图像配准方法审中-实审

公开(公告)号：CN117314982A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311181000.1

申请日：2023-09-13

Applicant: 南开大学

Inventor： 赵新 , 王增硕 , 孙明竹 , 郭杉 , 王雁 , 邹昊翰

IPC: G06T7/33 , G06T7/80 , G06N3/006

Abstract: 本发明面向近视发生发展的视网膜图像配准方法属于视网膜图像配准领域，本发明首先采用SuperPoint深度学习框架对视网膜图像对中的关键点进行检测和描述，然后采用SuperGlue深度学习框架进行视网膜图像对之间关键点集合的匹配，接着利用基于RANSAC的PnP算法对测试相机的初始位姿进行估计；最后使用粒子群优化算法PSO对三维空间模型进行最优化，三维空间模型增加了畸变模型和近视发生发展模型，并据此对测试图像进行配准变换，本发明方法在有无近视发生发展情况下，均能够提供最佳的配准精度。

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